Предложено при определении ограниченного числа аналитов в пробах сложного химического состава с неизвестной матрицей объединить алгоритмы Data Mining (задачи кластеризации и регрессии). Это позволяет компенсировать влияние компонентов вмещающей среды на интенсивность аналитической линии определяемого элемента. Разработанная технология опробована при рентгенофлуоресцентном определении S, Fe, Cu, Zn, As в пробах флотоконцентрата при переработке полиметаллических руд и V, Fe в синтетических пленочных образцах, адекватных по физико-химическим свойствам пробам сварочных аэрозолей, собранных на фильтр. Погрешность результатов анализа уменьшилась в 1,5-5 раз по сравнению с использованием классического уравнения регрессии Лукас-Туса. Применение разработанной технологии существенно повышает экспрессность анализа при использовании рентгеновских спектрометров последовательного действия.